LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一種用來描述圖像局部紋理特征的算子；它具有旋轉不變性和灰度不變性等顯著的優點。它是首先由T. Ojala, M.Pietik?inen, 和D. Harwood 在1994年提出，用于紋理特征提取。而且，提取的特征是圖像的局部的紋理特征；

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LBP的應用中，如紋理分類、人臉分析等，一般都不將LBP圖譜作為特征向量用于分類識別，而是采用LBP特征譜的統計直方圖作為特征向量用于分類識別。?

　　因為，從上面的分析我們可以看出，這個“特征”跟位置信息是緊密相關的。直接對兩幅圖片提取這種“特征”，并進行判別分析的話，會因為“位置沒有對準”而產生很大的誤差。后來，研究人員發現，可以將一幅圖片劃分為若干的子區域，對每個子區域內的每個像素點都提取LBP特征，然后，在每個子區域內建立LBP特征的統計直方圖。如此一來，每個子區域，就可以用一個統計直方圖來進行描述；整個圖片就由若干個統計直方圖組成；?

對LBP特征向量進行提取的步驟：

　　（1）首先將檢測窗口劃分為16×16的小區域（cell）；?

　　（2）對于每個cell中的一個像素，將相鄰的8個像素的灰度值與其進行比較，若周圍像素值大于中心像素值，則該像素點的位置被標記為1，否則為0。這樣，3*3鄰域內的8個點經比較可產生8位二進制數，即得到該窗口中心像素點的LBP值；?

　　（3）然后計算每個cell的直方圖，即每個數字（假定是十進制數LBP值）出現的頻率；然后對該直方圖進行歸一化處理。?

　　（4）最后將得到的每個cell的統計直方圖進行連接成為一個特征向量，也就是整幅圖的LBP紋理特征向量；?

　　然后便可利用SVM或者其他機器學習算法進行分類了。?

Reference：?黃非非，基于 LBP 的人臉識別研究，重慶大學碩士學位論文，2009.5

總結

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